基于圖像視覺的PVC表面缺陷檢測方法及應用.pdf

1、PVC建材是由塑料異型材料構成的建材產品，隨著科學技術的不斷發(fā)展，深度加工對PVC建材的表面質量要求越來越高。其表面缺陷的檢測與控制，已引起PVC建材生產企業(yè)的高度關注，研究適合PVC建材表面缺陷的自動視覺檢測系統(tǒng)具有重要的現(xiàn)實意義和廣闊應用前景。 本文在研究PVC建材表面缺陷種類的基礎上，設計開發(fā)了自動視覺檢測系統(tǒng)和缺陷的檢測方法。系統(tǒng)主要由圖像采集(面陣CCD攝像機、圖像采集卡、LED面光源)、圖像理解(計算機)和通信接口等

2、部分組成。在檢測方法上，根據(jù)缺陷主要為幾何變形、顏色失真、表面污物、裂紋，在對圖像處理相關技術研究的基礎上，設計和測試了圖像邊緣檢測和圖像數(shù)學形態(tài)學操作各階段使用的技術，用以更好地對PVC建材表面缺陷進行圖像處理和特征提取。在關鍵算法的研究上，將模糊理論應用于圖像分割算法中，利用模糊閾值分割法對圖像進行分割，針對傳統(tǒng)模糊閾值分割方法中隸屬度分配不明確和窗寬選取需要人工選定的問題，提出了模糊集Ⅱ的模糊閾值分割方法和模糊閾值的自適應窗口圖像

3、分割方法。在數(shù)學形態(tài)學操作階段，根據(jù)產品質量要求，設置適合的結構元素，用分割的二值圖像進行形態(tài)變換，為缺陷分類打下了基礎。 系統(tǒng)通過攝取PVC建材表面圖像，并采用模糊閾值分割方法和數(shù)學形態(tài)學操作方法進行了圖像分割和圖像識別，實驗表明此研究過程可以有效的檢測出PVC建材常見的氣泡、裂紋、斑點等缺陷，具有較好的實時性和魯棒性。該系統(tǒng)可應用于各種PVC建材生產線在線表面檢測，實現(xiàn)了產品質量實時檢測、報警和控制，提高了PVC生產的自動化